线性规划方法是在第二次世界大战中发展起来的一种重要的数量方法，线性规划方法是企业进行总产量计划时常用的一种定量方法。线性规划 线性规划是运筹学的一个最重要的分支，理论上最完善，实际应用得最广泛。主要用于研究有限资源的最佳分配问题，即如何对有限的资源作出最佳方式地调配和最有利地使用，以便最充分地发挥...
线性化方法: min z z\geq \sum_{i}{c_{ki}x_i}, \forall k \in K max(min x+2y+10, 3x+y+1) 线性化方法: maxz z\leq x+2y+10 z\leq 3x+y+1 4. Maxmax/Minmin目标函数 max(max_{k\in K} \sum_{i}{c_{ki}x_i}) 线性化方法 : max z \sum_{i}{c_{ki}x_i...
那么线性的近似器就是w和x(s) 的内积,表示为: (9.8)v^(s,w)≐w⊤x(s)≐∑i=1dwixi(s) 这里x(s) 叫做状态 s 的特征向量(feature vector)。特征向量中的每个分量 xi 都是从状态 s 到R 的一个映射。对于线性方法来说,每个特征映射实际上是一个基函数(basis functions),他们定义了值函数空间...
线性拟合的方法主要有以下几种：一、最小二乘法线性拟合。这是一种常用的线性拟合方法，通过最小化预测值与真实值之间的平方差来寻找最佳拟合直线。这种方法简单易行，广泛应用于各个领域。二、梯度下降法线性拟合。梯度下降法是一种迭代优化算法，通过不断沿梯度方向调整参数，使得目标函数（通常是误差...
1. 简单线性回归：这是最简单的线性拟合方法，用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系。通过最小二乘法计算最佳拟合线，使得预测值与实际值之间的误差平方和最小。2. 多元线性回归：当有两个或多个自变量时，可以使用多元线性回归来建立因变量与多个自变量之间的线性关系。同样，通过最小二乘法...
其中最常用的线性方法包括: 1.线性化方法:通过在某个工作点附近对非线性系统进行泰勒展开,得到一个线性模型,然后使用线性系统的理论和方法来分析和控制该线性模型。这种方法适用于非线性系统在某个工作点附近的小扰动,且要求非线性系统在其他工作点上的行为与线性模型类似。 2.线性误差反馈(LEF)方法:通过估计非线性...
主成分回归（Principal Component Regression，PCR）：这种方法首先使用主成分分析（PCA）来降低数据的维度，然后在这个降低维度的数据上应用最小二乘法。这种方法可以处理具有多重共线性的数据，并且可以减少计算量。偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）：这种方法同时考虑了预测变量和响应变量的信息，...
线性回归模型一般形式: 其中xi 是x在第i个属性上的取值。 向量形式: (1)目标/损失函数 预测值与真实值之间的平均距离,即均方误差。 损失函数最小化即求解最小化L时的w和b的值, 求解方法有两种:一是最小二乘法,二是梯度下降法。 (2)最小二乘法: ...